张士玉小黑屋

1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的cfg不同。因此无法用netron工具直接可视化的查看网络结构，造成有的同学不知道如何去学习这样的网络。毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：Opencv图像处理，目标检测、语义分割、机器学习、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML

[Vue]父子组件通信前言父组件向子组件传值法一:props法二:$parent子组件向父组件传值$emit$emit+.sync$refsv-model前言????个人主页:阿选不出来????个人简介:一名大二在校生,不定时更新自己学习道路上的一些笔记.????目前开发的专栏:JS?Vue?JS进阶????接上一篇Vuex五个核心组件是vue.js强大的功能，而组件实例的作用域是相互独立的，这就意味着不同组件之间的数据无法相互引用。根据组件传递数据的方向不同，分为父组件向子组件传值，子组件向父组件传值。为了深入理解,我们通过一个案例来更好的理解,首先我们需要两个组件dropdown.vue(子组件)和regis

        Spring可以做很多事情，它为企业级开发提供了丰富的功能，但是这些功能的底层都依赖于它的两个核心特性，也就是依赖注入(dependencyinjection,DI)和面向切面编程(aspect-orientedprogramming,AOP)。一、依赖注入1.构造注入考虑下面程序展现的Knight类：packagesia.knights;publicclassDamselRescuingKnightimplementsKnight{privateRescueDamselQuestquest;publicDamselRescuingKnight(){//将DamselRescuingKnight和RescueDamselQues

​合并大大降低了普通人进入以太坊世界的门槛。你不需要在硬件和电费上花数百万美元，所需要的只是一台笔记本电脑和一些 ETH 。虽然流动性质押协议为那些不满足32个ETH门槛的协议提供了更容易访问的解决方案，但运行自己的验证器有助于保持网络的去中心化和抗审查性。目前，你有三个主要的选择：「即插即用」解决方案（Dappnode和AVADO）DIY硬件，单独质押Rocket Pool运营者这些选择都有不同的优势。初学者如何运行以太坊验证器？如果你是以太坊的支持者，目前能做的最重要的事情之一就是运行以太坊验证器。下面就向你展示如何通过操作自己的以太坊 PoS  验证器系统来保护以太坊网络并获得ETH。目标：操作ETHPoS验证器技能

图像的几何变换1）旋转借助矩阵运算来实现图像的旋转功能2）平移借助矩阵运算来实现图像的旋转功能3）对称借助矩阵运算来实现图像的对称功能水平镜像变换：垂直镜像变换：图片裁剪借助get(gca,‘currentPoint’)获取鼠标点击的位置，从而得到鼠标按下和松开的两个位置的坐标。将这两个点的位置提取出来去截取图片。消除噪声均值滤波消除噪声：均值滤波属于线性滤波，它的实现原理是邻域平均法。实际上就是用取均值的方式替换原图像中的像素值，即选择一个大小为M模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，最后填充到输出图像中。中值滤波消除噪声：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中

Springboot使用Dubbo3并以zookeeper为注册中心前言一、构建微服务项目1、新建项目2、修改父POM3、修改子POM二、写代码1、引入依赖2、api模块3、zookeeperProvider模块4、zookeeperConsumer模块三、开始测试总结前言dubbo：简单来讲就是一个RPC调用框架，类似于SpringCloud+OpenFeign，支持nacos、zookeeper等注册中心，拥有图形界面，可使用界面管理zookeeper的节点信息zookeeper：是一个微服务注册中心，将一个个Java项目注册到zookeeper，然后使用openfeign或者dubbo就可以实现这些Java项目之间

作为一个cuda爱好者一定要好好看看不再让CPU和总线拖后腿：Exafunction让GPU跑的更快！确实只用cpu会卡的一比...在云服务中使用GPU是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用GPU的主要瓶颈之一是通过PCIe总线在CPU和GPU内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在GPU上执行时。在这篇博文中，研究者们将展示如何在TensorFlow中直接通过GPU内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过PCIe总线和CPU内存。 由于大多数GPU代码是用CUDA编写的，本文将使用Tenso

文章目录多子图散点图水平柱状图同位置柱状图多子图figure是绘制对象(可以理解为一个空白的画布)，一个figure对象可以包含多个Axes子图，一个Axes是一个绘图区域，不加设置时，Axes为1，且每次绘图其实都是在figure上的Axes上绘图。我们是在图形对象上面的Axes区域进行作画add_axes():添加区域Matplotlib定义一个axes类，该类的对象称为axes对象（即轴域对象），它指定一个有数值范围限制的绘图区域。再给定一个画布中，可以包含多个axes对象，但是同一个axes对象只能在一个画布中使用。2D绘制区域(axes)包含两个轴(axis)对象语法：add_axes(rect)该方法用来生成一个axes轴域对象，对象的位置

放弃幻想，认清现实，准备斗争标的列表 一、后端实现1、扩展实体对象在Lend类中扩展以下字段 @ApiModelProperty(value="其他参数")@TableField(exist=false)privateMap<String,Object>param=newHashMap<>();2、Controller添加AdminLendController@Api(tags="标的管理")@RestController@RequestMapping("/admin/core/lend")@Slf4jpublicclassAdminLendController{@ResourceprivateLend

目录：???前言一、题目二、功能介绍三、视频展示四、代码展示五、设计思路六、模块结构1、首先通过分频，得到2HZ的时钟。2、第一个always实现：清零信号，通过SW[0]使南北信号灯持续为红灯、东西信号灯持续为绿灯，通过SW[1]使南北信号灯持续为绿灯，东西信号灯持续为红灯，通过SW[2]使南、北、东、西信号灯维持不变，以及定义当前状态。3、第二个always实现：定义下一状态。4、第三个always实现：倒计时数字、东西南北信号灯文字提示、东西南北红绿灯、彩灯信号等的赋值。七、效果展示1、信号灯解释（共七项）（1）、倒计时数字显示（2）、南北东西信号灯文字指示（3）、南北红绿灯信号指示（4）、东西方向红绿灯信号指示（5）、南北方向红灯彩灯指示信号（6）、东西方向绿灯彩灯指示信